WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаФізкультура, Рекреація → Закон оптимізації багаторічної поетапної підготовки студентів у спорті - Реферат

Закон оптимізації багаторічної поетапної підготовки студентів у спорті - Реферат

Реферат на тему:

Закон оптимізації багаторічної поетапної підготовки студентів у спорті

Сильне прагнення до будь-якого використання математичних методів характерне для сучасної науки. Цей рух в останні десятиріччя охопив буквально всі галузі наукового дослідження. Вийшовши з традиційних рамок "точних" наук, математика в наш час усе ширше проникає в біологію і соціологію. Процес "математизації" вже починає успішно залучати у свою сферу такі гуманітарні науки як мовознавство, психологія, юриспруденція, історія. І скрізь він несе за собою значний прогрес знань, нові цінні результати, відкриває для точного наукового дослідження нові галузі [13].

Карл Маркс приводить наступну думку: "...наука только тогда достигает совершенства, когда ей удаеться пользоваться математикой" [2]. Використання математики знаменує собою проникнення науки в об'єктивні кількісні закономірності і структури досліджуваних явищ. Воно відкриває можливості для точного передбачення ходу і результатів описуваних процесів. Воно створює передумови для експериментальної перевірки теорії і практичного її застосування.

Тільки спортивна педагогіка до останнього часу майже залишалася осторонь від цього інтенсивного процесу. Тим часом саме в спортивній педагогіці існує величезна кількість проблем, що не могли бути дотепер вирішені через недостатність методів, що знаходяться в арсеналі дослідників, зокрема через відсутність способів точного кількісного і структурного вивчення відповідних педагогічних закономірностей. Досить нагадати, що навіть встановлені спортивною педагогікою загальні закономірності процесів навчання, тренування і виховання все ще не сформульовані в об'єктивній кількісній формі, не виявлені їхні структури, тобто саме ті характеристики, що можуть створити можливість для точного наукового передбачення результатів тієї чи іншої побудови педагогічного процесу, для об'єктивної оцінки можливостей та умов застосування основних педагогічних засобів іметодів, для науково обґрунтованого визначення змісту і форм організації навчання, тренування і виховання.

Запропонована робота ставить за мету висвітлити деякі шляхи вирішення цієї задачі. У ній робиться спроба розкрити:

а) причини, що породжують необхідність застосування математичних і кібернетичних методів при вивченні об'єктивних закономірностей педагогічних явищ і процесів у спортивному тренуванні;

б) сутність і зміст цих методів;

в) умови та межі застосування їх при дослідженні процесів навчання, тренування і виховання;

г) конкретні шляхи їхнього застосування при дослідженні педагогічних явищ;

д) практичні можливості, що відкриває застосування зазначених методів для удосконалювання практики навчання, тренування і виховання в сучасному спорті.

Можливості теорії ймовірностей значно розширюються в наші дні завдяки розвитку в останні десятиліття нової її області, так називаної теорії випадкових функцій (Королюк В.С., 2004; Боровков А.А.,1986).

Методи теорії випадкових функцій дозволяють досліджувати закономірності, що керують не тільки випадковими подіями і величинами, але самими мінливими зв'язками і відносинами цих подій і величин.

Методи теорії випадкових функцій показують, що виникаючі в результаті цих взаємодій випадкові, так звані стохастичні процеси як, наприклад, педагогічні, теж мають свої визначені стійкі риси, що можуть бути виявлені і кількісно описані.

Педагогічні явища і процеси завдяки своїй залежності від непередбачених сполучень безлічі неконтрольованих факторів є мінливими і неоднозначними. Об'єктивні закономірності таких явищ і процесів знаходять своє вираження у своєрідній формі - відносній стійкості частот появи різних можливих результатів у даних умовах. Математичним поняттям, що дозволяє вимірювати ступінь цієї можливості, є імовірність. Поняття ймовірності дозволяє відволіктися від причин, що породжують мінливість досліджуваних процесів, і розглядати сукупність можливих результатів цих процесів як випадкові події і величини, а самі такі процеси - як випадкові. Теорія ймовірностей дає засоби для дослідження законів, що визначають стан випадкових подій, величин і процесів у різних умовах. Вона виражає ці закони через визначені числові і функціональні характеристики.

Таким чином, теорія ймовірностей дозволяє характеризувати випадкові події і величини через визначені числа, а випадкові процеси - через визначені функції. Це дає можливість впевнено оперувати з випадковими подіями, величинами і процесами і передбачати результати їхньої взаємодії з майже повною визначеністю.

1. Математичні моделі реальних систем життєдіяльності людини

(системи БППС: багаторічної поетапної підготовки спортсменів)

Одна з актуальних задач теорії складних систем, до яких без сумніву відноситься багаторічна поетапна підготовка спортсменів у настільному тенісі, складається з побудови більш простих, збільшених систем, аналіз яких суттєво простіший аналізу вихідних математичних моделей, а основні характеристики моделей можуть бути прийняті як характеристики вихідних моделей.

Насамперед при математичному описі реальних систем необхідно визначити основні кількісні параметри (характеристики) системи, що цілком характеризують її прояв в розглянутих умовах.

Вибір тих чи інших параметрів системи в якості основних - важлива первісна задача побудови математичної моделі. Насамперед варто враховувати можливості спостереження змін параметрів системи, а також кінцеву мету аналізу математичної моделі - одержання об'єктивних кількісних характеристик, що визначають істотні властивості еволюції системи.

Для однієї і тієї ж реальної системи, в залежності від умов спостережень з урахуванням кількісних вимірів і кінцевої мети аналізу, вибір основних параметрів, що характеризують поведінку системи, може бути різним, більш-менш деталізованим чи розширеним.

При побудові математичної моделі багаторічної поетапної підготовки спортсмена (БППС) у настільному тенісі ми припускаємо, що такий вибір уже зроблений - найбільш комплексно процес багаторічної поетапної підготовки спортсмена відслідковує цільова функція багаторічної поетапної підготовки спортсмена в настільному тенісі.

Нам залишається лише описати сукупність можливих значень основних параметрів системи.

Стохастичність системи означає, що зміна станів системи відбувається відповідно до визначених ймовірностей переходу, а часи перебування в станах є випадкові величини. Стохастичність системи не виключає, звичайно, можливості детермінованих переходів і детермінованих часів перебування в станах. Однак слід відразу ж зазначити, що випадок цілком детермінованої еволюції системи виключається з розгляду, тому що досліджувані тут властивості систем виявляються саме завдяки стохастичності еволюції системи.

Тимчасова однорідність системи означає незалежність ймовірностей переходу між станами, а також розподілів часів перебування в станах від числа вже здійснених переходів системи.

Завдяки тимчасовій однорідності системи вдається запропонувати цілком доступні для огляду і досить прості конструктивні математичні моделі, що допускають ефективний математичний апарат аналізу. Втім, у сучасній математиці існують досить ефективні методи аналізу систем і без припущення тимчасової однорідності. Нарешті, саме основне математичне припущення про еволюцію систем - напівмарковість переходів і станів систем, що означає незалежність ймовірностей переходу з даного стану від усієї попередньої еволюції системи до влучення в цей стан і незалежність розподілів часу перебування в станах від усієї попередньої даному стану еволюції системи.

Пропоновані математичні моделі стохастичних систем є точно обумовленими математичними об'єктами - процесами марківського відновлення чи, що те ж саме, напівмарківськими процесами. Тим самим чітко визначений клас напівмарківських систем, для яких пропонуються алгоритми фазового збільшення станів, що мають чітке обґрунтування у вигляді граничних теорем.

Автори прагнули зберегти у викладі методів спрощеного опису й аналізу БППС необхідну частку подробиць у виді принципів фазового збільшення станів (1.2.4), що забезпечують активне сприйняття і застосування пропонованих алгоритмів. Тут, очевидно, доречно процитувати відомого фахівця з теорії систем У. Ешбі: "... Теорія систем повинна побудуватися на методах спрощення і, по суті справи, бути наукою спрощення. Не підлягає сумніву те, що наука спрощення володіє своїми власними методами і тонкощами". Алгоритми фазового збільшення станів напівмарківських систем, на думку В.С. Королюка (2004), являють собою дуже ефективні методи спрощеного аналізу стохастичних систем, заснованих на фундаментальних математичних результатах (граничних теоремах), і разом з тим реалізовані у вигляді простих евристичних правил, доступних фахівцям із системного аналізу. Приведені алгоритми і правила спрощеного аналізу застосовні лише до спеціального класу стохастичних систем, до якого відноситься БППС, еволюція яких описується процесами марківського відновлення. При оцінці тих чи інших математичних методів аналізу потрібно передусім враховувати їх ефективність щодо того класу систем, на які вони орієнтовані. У математику, так як і в медицині, не існує панацеї.

Loading...

 
 

Цікаве